python - Nu 是不可行的

Question

我在 sklearn 中使用 NuSVC 类。在尝试如下实例化 NuSVC 对象之后:

self.classifier = OneVsRestClassifier(NuSVC())

我发现我反复收到“指定的 nu 不可行”错误。我尝试将“nu”参数从 0.1 一直更改为 1。(以 0.1 为增量)，但我不断收到相同的错误。我真的不确定如何解释此消息，以及如何解决它？我想如果我将 nu 设置为 1.，它会起作用，因为 nu 代表训练错误分数的上限，我认为这应该始终成立。可能是什么原因造成的？

感谢您的帮助!

Answer 1

为了完整性，from the documentation :Nu-SVM 是 SVM 的约束公式(等同于重新参数化之前的原始模型)，它对允许的错误分类提出了硬性限制。如果这个界限不能被满足，那么相关的凸优化问题就变得不可行。

从这个角度来看，您必须调查的第一件事是您真正可以预期的训练误差有多少，并且可能会修改您的假设。搜索标准 SVM 的 C 值网格以进行检查。

不过，NuSVC 应该使用一些严格小于 1 的值。根据你的描述，你试过0.9——开始加9，即.99、.999。如果它在某个时候不起作用，那么一定是某个地方出现了另一个问题。